1. Hamcrest

解析：Hamcrest是一个书写匹配器对象时允许直接定义匹配规则的框架。

 

2. JUnit

解析：JUnit是一个Java编程语言编写的单元测试框架。

 

3. 中文分词常用模型

解析：

[1]正向[逆向]最大匹配。

[2]双向最大匹配。

[3]最大熵模型。

[4]条件随机场[CRF]模型。

[5]隐马尔可夫模型[HMM]模型。

[6]最大熵马尔科夫[MEMM]模型。

 

4. HanLP词典介绍

解析：

[1]核心词典

data/dictionary/CoreNatureDictionary.txt，来自人民日报2014分词语料库。

[2]BiGram文法词典

data/dictionary/CoreNatureDictionary.ngram.txt，由人民日报2014分词语料库训练而来。

[3]隐马尔可夫模型转移矩阵

data/dictionary/CoreNatureDictionary.tr.txt，由人民日报2014分词语料库训练而来。

[4]人名角色词典

data/dictionary/person/nr.txt，是基于角色标注的中国人名自动识别模块所依赖的词典。

[5]地名角色词典

data/dictionary/place/ns.txt，是基于层叠隐马模型的地名自动识别模块所依赖的词典。

[6]机构名角色词典

data/dictionary/organization/nt.txt，是基于角色标注的中文机构名识别模块所依赖的词典。

[7]用户自定义词典

data/dictionary/custom/CustomDictionary.txt，是一个质量较高的词库，补充了核心词典缺少的新词等。

[8]最大熵依存句法分析模型

data/model/dependency/MaxEntModel.txt.bin，最大熵句法的模型，训练自清华大学语义依存网络语料。

[9]CRF分词模型

data/model/segment/CRFSegmentModel.txt.bin，CRF分词器的模型，训练自人民日报2014分词语料。

 

5. 自动文摘[Automatic Summarization][2]

解析：自动文摘[Automatic Summarization]方法主要有两种：Extraction和Abstraction。Extraction是抽取式自动文摘方法，通过提取文档中已存在的关键词，句子形成摘要；Abstraction是生成式自动文摘方法，通过建立抽象的语意表示，使用自然语言生成技术，形成摘要。

说明：TextRank算法基于PageRank，用于为文本生成关键字和摘要。

 

6. CRF中文分词训练数据格式

解析：第一列是文字本身，第二列文字类型，第三列是词位标记，其中S表示单个词，B表示开头，M表示中间，E表示结尾。第一列和第二列都是已知的数据，第三列是要预测的标注，即根据第一列的词语和和第二列的相关特征，预测第三列的标注。

说明：训练数据支持4tag和6tag两种格式，4tag和6tag的区别就是没有词中顺序状态。6tag的格式为S[单个词]，B[词首]，E[词尾]，M1/M2/M[词中]。

 

7. gensim中的word2vec

解析：

from gensim.models import word2vec
sentences=word2vec.Text8Corpus(AAA) #加载分词后的文本
# sentences训练语料库，min_count小于该数的单词被剔除，size神经网络隐藏层单元数
model=word2vec.Word2Vec(sentences, min_count=5, size=50)
model.similarity(BBB, CCC) #计算两个词之间的余弦距离
model.most_similar(DDD) #计算余弦距离最接近DDD的10个词
model.save('word2vec_model') #保存模型
new_model=gensim.models.Word2Vec.load('word2vec_model') #加载模型
model[EEE] #EEE的词向量

 

8. Doc2Vec原理 [6][7]

解析：Doc2Vec的目的是获得文档的一个固定长度的向量表达，它包含2种实现方法，分别为DBOW[Distributed Bag of Words]和DM[Distributed Memory]。

 

9. KB-QA和DB-QA

解析：

[1]知识库问答[Knowledge-Based Question Answering，KB-QA]即给定自然语言问题，通过对问题进行语义理解和解析，进而利用知识库进行查询、推理得出答案。从应用领域的角度划分，知识库问答可以分为开放域的知识问答和特定域的知识问答。

[2]KBQA是基于知识库的问答，DBQA[Document-based Question Answering，DB-QA]是基于文档的问答。即KBQA利用的是结构化的知识，而DBQA所利用的是非结构化的文本。数据源的不同决定了它们不同的擅长领域，KBQA更适合回答what，when等事实性问题，而DBQA更适合回答why，how等解释性、述性问题。

[3]传统的KBQA系统根据其框架共同特征，都可以大概分为四个模块。即问题分析[Question Analysis]、短语映射[Phrase Mapping]、消歧[Disambiguation]和查询构建[Query Construction]。

 

10. SPARQL

解析：SPARQL[SPARQL Protocol and RDF Query Language]是为RDF开发的一种查询语言和数据获取协议，它是为W3C所开发的RDF数据模型所定义，但是可以用于任何可以用RDF来表示的信息资源。

说明：资源描述框架RDF[Resource Description Framework]使用XML语法和RDF Schema[RDFS]来将元数据描述成为数据模型。

 

11. 知识图谱的存储

解析：知识图谱是基于图的数据结构，它的存储方式主要有两种形式：RDF存储格式和图数据库[Graph Database]。

 

12. OWL[Ontology Web Language]

解析：OWL指的是Web本体语言，构建在RDF的顶端之上，由XML来编写，用于处理Web上的信息。

 

13. 863词性标注集

解析：

a	adjective	美丽
b	other noun-modifier	大型, 西式
c	conjunction	和, 虽然
d	adverb	很
e	exclamation	哎
g	morpheme	茨, 甥
h	prefix	阿, 伪
i	idiom	百花齐放
j	abbreviation	公检法
k	suffix	界, 率
m	number	一, 第一
n	general noun	苹果
nd	direction noun	右侧
nh	person name	杜甫, 汤姆
ni	organization name	保险公司
nl	location noun	城郊
ns	geographical name	北京
nt	temporal noun	近日, 明代
nz	other proper noun	诺贝尔奖
o	onomatopoeia	哗啦
p	preposition	在, 把
q	quantity	个
r	pronoun	我们
u	auxiliary	的, 地
v	verb	跑, 学习
wp	punctuation	，。！
ws	foreign words	CPU
x	non-lexeme	萄, 翱

说明：词法分析[分词，词性标注，命名实体识别]，句法分析[依存句法分析]，语义分析[语义角色标注]。

 

14. Ontology[本体]

解析：Ontology[本体]是一种描述术语及术语间关系的概念模型。

 

参考文献：

[1] JUnit 4：http://junit.org/junit4/ 

[2] Textrank算法介绍：http://www.cnblogs.com/clover-siyecao/p/5726480.html

[3] CRF++中文分词：http://x-algo.cn/index.php/2016/02/27/crf-of-chinese-word-segmentation/

[4] CRF++模型格式说明：http://www.hankcs.com/nlp/the-crf-model-format-description.html

[5] 基于CRF++的中文分词：http://www.luozhipeng.com/?p=375

[6] 用Doc2Vec得到文档/段落/句子的向量表达：http://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/75097598

[7] 基于gensim的Doc2Vec简析：http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/52120230